西南边境地区旅游精准扶贫效率评价及时空分异——以桂西南重点旅游扶贫区11县（市、区）为例

钟学进

（南宁师范大学 旅游与文化学院，广西 南宁 530001）

一、引言

我国西南边境地区与缅甸、老挝、越南等国山水相连，拥有类型丰富、特色鲜明的旅游资源。由于历史、区位等原因，该区域基础设施建设相对滞后，经济社会发展较为落后，贫困仍然是当地亟须解决的难题。近年来，随着“兴边富民行动”的不断深入，西南边境地区有序推进城镇化建设，旅游交通、旅游接待等旅游设施得到极大改善，旅游业发展势头迅猛，并逐渐成为带动西南边境地区经济发展的重要支柱产业[1]。桂西南地区作为面向西南边境的重要门户，与东盟国家越南地缘相连、语言相通、习俗相似，旅游资源丰富且独特，但作为老少边山穷地区，贫困人口基数仍然庞大，扶贫攻坚工作仍然棘手。为确保2020年全面脱贫如期实现，习近平总书记对脱贫攻坚工作作出重要指示，提出“精准扶贫”战略，要求精准施策，提高扶贫效率[2]。旅游精准扶贫作为我国脱贫攻坚战略的重要组成部分，是当下国内众多贫困地区实施精准扶贫开发工作的重要途径[3]。对旅游精准扶贫效率进行分析和评价，有利于衡量地区间及区域内旅游精准扶贫政策施行效果，为实现精准施策提供支撑[4]。因此，文章针对西南边境地区旅游精准扶贫效率如何？旅游精准扶贫区域差异何在？旅游精准扶贫空间分布有何特征？等等问题展开深入研究，意义重大。

当前，学术界关注和研究的重点主要集中于如下方面：第一，旅游精准扶贫能够带动区域经济发展，提高当地政府和贫困人口的收入，从而缓解区域贫困问题[5]；在旅游精准扶贫过程中贫困人口技能、素质的提升有助于其生产、发展能力的提高，降低贫困发生率[6]。第二，旅游精准扶贫效果受到旅游资源、产业基础、政策环境、旅游波动等诸多因素影；旅游发展的减贫效应存在双重门槛特征，调整施政方向有助于提升旅游扶贫绩效[7]。第三，国外旅游精准扶贫效率测量方法以定量研究为主，主要有多元回归模型、地理加权回归模型等[8-10]；国内学者目前仍然以定性方法为主[11-13]，数据包络分析（DEA）模型已有学者适当运用于扶贫效率分析[14-15]。第四，旅游精准扶贫度量指标主要选取居民人均收入、地区GDP、城镇化率、贫困发生率等作为产出指标；主要选取旅游收入、游客接待量、企业旅游投资、政府旅游扶贫资金投入等作为投入变量[16-17]。第五，我国边境地区旅游精准扶贫效率存在明显差异，西南边境地区旅游精准扶贫效率显著高于西北、东北边境地区[18]，西南边境地区内旅游精准扶贫效率存在较大差异[19]。综上所述，目前旅游精准扶贫效率相关研究已经取得积极进展，其研究理论、研究方法等均具有良好的借鉴意义。基于此，本文以西南边境地区内桂西南重点旅游扶贫区11 个县（市、区）为例，运用DEA 模型测算2014—2016年该区域旅游精准扶贫效率，利用曼奎斯特指数和ArcGIS 研究其时空分异，并根据投入目标值进行优化分析，以期为提高西南边境地区旅游精准扶贫效率、缩小其空间差异提供借鉴。

二、研究方法与数据来源

（一）研究方法

1.数据包络分析。数据包络分析模型（DEA）是估计生产前沿的非参数方法，主要用于评价相同类型部门或单位（即决策单元DMU）各成员的生产效率。BCC 模型基于规模报酬可变（VRS），用于判定规模报酬状态，将综合效率OE 进一步分解为纯技术效率（PE）和规模技术效率（SE）。其中，纯技术效率PE 是剔除DMU 规模影响之后的技术效率，规模技术效率SE 用于判定DMU 是否处于最佳生产规模。在DEA 模型输入DMU 投入、产出指标体系的相关数据，利用线性规划求得效率边界线的点，构成数据包络线。落在边界上的DMU 即DEA 有效，其效率值为1，具备最有效的投入产出组合；不在边界上的DMU 即非DEA 有效，也会给予一个相对的效率值指标（介于0-1），表明该DMU 未达到资源配置最优状态。此外，对于非DEA有效DMU，通过测算非DEA 有效DMU 转变为DEA 有效DMU 所对应的投影（Xi，Yi），研究如何通过减少投入或增加产出使非DEA 有效DMU 的效率值达到1，可为调整DMU 的DEA 有效性及设立目标决策提供重要参考依据。

2.曼奎斯特指数。曼奎斯特指数（Malmquist index）是一种用来比较两个经济体生产技术的双向指数。1994年美国俄勒冈州立大学教授Rolf Fare 提出，曼奎斯特指数从理论指数可应用为实证指数，并首次用其分析跨期生产效率。

CCR 模型中，t 期至t＋1 期的曼奎斯特指数表达式为：

若MI＞1，则表示旅游精准扶贫效率水平提高；若MI＝1，则表示旅游精准扶贫效率水平不变；若MI＜1，则表示旅游精准扶贫效率水平下降。式（1）可继续分解为：

若 EFFCH（CRS）＞1，表示在 t 期至 t＋1 时期内，旅游精准扶贫效率提高；EFFCH（CRS）＝1，表示期间内旅游精准扶贫效率未发生变化；EFFCH（CRS）＜1，表示该期间内旅游精准扶贫效率降低。技术进步率（TECHCH）、全要素生产率（TFPCH）、纯技术效率变化率（PECH）和规模效率变化率（SECH）的值，也分别具有相应含义[20]。

（二）指标选择

DEA 模型要求投入、产出指标必须全面客观地体现DMU 的具体特征。为精确体现旅游业发展对提升贫困人口生活水平的作用，本文对旅游精准扶贫效率水平的测度采用投入和产出的替代性指标。对于产出指标体系，收入是衡量城乡居民富裕程度的重要指标，居民收入可以直接反映当地扶贫的效果；城镇水平是衡量地区社会经济发展的重要指标，同时也是实现脱贫减贫的重要途径，因此本文选取的产出指标为：桂西南地区城镇居民人均可支配收入、桂西南地区农村居民人均纯收入和桂西南地区城镇化率。对于投入指标体系，主要选取能够衡量旅游业发展现状的相关指标。人均旅游收入可作为反映一段时期内旅游业发展成果的指标；人均游客接待量可作为衡量当地旅游资源（产品）吸引力和旅游接待能力的指标，因此本文选取人均旅游收入和人均旅游接待人次构成投入指标体系。

（三）数据来源与处理

桂西南地区包括广西崇左市、百色市、防城港市共11 个县（市、区），分别为凭祥市、大新县、龙州县、宁明县、天等县、江州区、扶绥县、靖西市、那坡县、德保县、上思县。本文数据均来自2015-2017年广西统计年鉴、2015-2017年桂西南11 个县（市、区）政府工作报告及2014年-2016年桂西南11 个县（市、区）国民经济和社会发展统计公报。为消除各时期价格变动对于指标的影响，本文利用2015-2017年广西统计年鉴中的居民消费价格指数（CPI）对所涉及的价格型数据进行不变价处理。

三、实证分析

（一）桂西南地区旅游精准扶贫效率分析

1.综合效率分析。采用DEA 模型，利用DEAP2.1 计算出2014-2016年桂西南地区旅游精准扶贫综合效率，具体如表1所示。纵观整体数据，桂西南地区旅游精准扶贫效率处于中等水平，2014-2016年桂西南地区旅游精准扶贫综合效率平均水平为最优水平的54.8%。各县之间差异较大，两极分化严重，各县旅游精准扶贫平均综合效率最低为最优水平的8.9%，最高为91.7%，其中凭祥市、大新县、龙州县、上思县、靖西市的平均综合效率低于地区平均水平。此外，在桂西南地区11 个县（市、区）中，仅有天等县、江州区、那坡县曾经达到DEA 有效，并且这3 个县（市、区）的旅游精准扶贫综合效率平均水平位列前三。从时间变动趋势来看，2014年至2015年，旅游精准扶贫综合效率增幅达37.59%，在2016年略有小幅下降趋势，降幅为0.50%，旅游精准扶贫综合效率总体呈现波动上升趋势，但由于目前的旅游精准扶贫综合效率处于中等水平，桂西南地区旅游精准扶贫力度仍有待加强。

表1 2014-2016年桂西南地区旅游精准扶贫综合效率

2.效率分解。BCC 模型中，综合效率（OE）＝纯技术效率（PE）×规模技术效率（SE），遂将 2016年桂西南地区11 县（市、区）旅游精准扶贫综合效率分解为规模效率（PE）和技术效率（SE），根据测度结果评判规模效率和技术效率的内在关系及二者对综合效率的影响。

如表2所示，2016年桂西南地区旅游精准扶贫综合效率总体一般，综合效率平均水平为最优水平的60.1%，旅游精准扶贫综合效率达到DEA 有效的地区仍为天等县和江州区。在非DEA 有效县（市、区）中，扶绥县（99.7%），那坡县（80.8%），德保县（73.6%）和宁明县（62.1%）分别位列第 3-5 位，其他 6 县（市）的旅游精准扶贫综合效率均低于本年度地区平均水平。在所有非DEA 有效县（市、区）中，在所有非DEA 有效县（市、区）中，大新县、龙州县、宁明县、上思县、靖西市、那坡县旅游精准扶贫综合效率非DEA 有效的原因主要是技术效率非DEA 有效；凭祥市、扶绥县、德保县旅游精准扶贫综合效率非DEA 有效的原因主要是规模效率非DEA 有效。

再如表2所示，目前桂西南地区旅游精准扶贫技术效率只有凭祥市、天等县、江州区、扶绥县、德保县已达到DEA 有效；其余非DEA 有效区域中只有那坡县（88.1%）的技术效率超过本年度地区技术效率平均水平，其他县（市）技术效率均低于本年度区域平均水平。桂西南地区旅游精准扶贫规模效率达到DEA 有效的地区有天等县、江州区，其他 9 个县（市、区）中，扶绥县（99.7%）、上思县（99.7%）、靖西市（98.8%）、大新县（98.5%）、宁明县（97.5%）、龙州县（96.2%）、那坡县（91.7%）的规模效率均高于本年度区域规模效率平均水平，德保县（73.6%）、凭祥市（8.0%）的规模效率均低于本年度区域平均水平。对于规模收益表现，相较于2015年，本年度规模收益递增的县（市、区）分别为龙州县、上思县、靖西市、那坡县，数量有所增加，其他区域仍处于收益递减或不变状态。

表2 2016年桂西南地区旅游精准扶贫综合效率、技术效率及规模效率

（二）桂西南地区旅游精准扶贫效率时空差异分析

1.时间演化。采用曼奎斯特指数，计算2014-2016年桂西南11 县（市、区）的旅游精准扶贫效率变化程度，判断桂西南地区旅游精准扶贫效率的变化情况。

如表3所示。旅游精准扶贫效率2 个时段的全要素生产率均小于1，表明桂西南地区旅游精准扶贫的全要素生产率水平在持续下降。2 个时段的技术效率变化率均大于1，而2 个时段的技术进步率均小于1，即在全要素生产率小于1 的2 个时段中，技术效率变化率均大于1，而技术进步率均小于1。由于TFPCH的变化同时受到EFFCH 和TECHCH 的影响，结合表3数据，可知桂西南地区旅游精准扶贫的全要素生产率水平在持续下降主要受制于旅游产业技术发展。因此，加快旅游产业技术进步，有助于促进提高桂西南地区旅游精准扶贫全要素生产率水平的提高。

表3 桂西南地区旅游精准扶贫效率曼奎斯特指数

2.空间分布。利用ArcGIS，分别直观展现2016年桂西南11 县（市、区）旅游精准扶贫综合效率、技术效率、规模效率空间分布差异，具体如图1、图2、图3所示。

图1 2016年桂西南综合效率分布

图2 2016年桂西南技术效率分布

图3 2016年桂西南规模效率分布

如图1所示，桂西南地区旅游精准扶贫综合效率总体呈中间高南北低的分布特征，DEA 有效区域天等县和江州区均在崇左市辖区内，但综合效率最低的凭祥市同样也在崇左市辖区内。隶属百色市的3 个县（市）中，那坡县和德保县综合效率高于11 县（市、区）平均水平。本地区综合效率低值出现在靖西市，综合效率为32.4%。上思县作为防城港市在桂西南地区的唯一代表，其综合效率水平偏低，仅为55.0%。

如图2所示，桂西南地区旅游精准扶贫技术效率显著强于综合效率水平，技术有效区域范围大于DEA 有效区域，且桂西南地区技术效率平均水平达到71.9%，表明桂西南地区旅游精准扶贫技术水平较高。桂西南地区技术效率较高的县（市、区）主要分布在崇左市和百色市辖区内；隶属于防城港市的上思县，其技术效率水平较低，未及桂西南地区技术效率平均水平。此外，利用SPSS 计算2016年桂西南地区旅游精准扶贫综合效率和技术效率，二者间相关系数为 0.647（sig＝0.031＜0.05，通过显著性检验），说明技术效率是影响桂西南地区旅游精准扶贫效率提高的重要因素。

如图3所示，桂西南地区规模效率平均水平达到87.6%，高于地区综合效率平均水平（60.1%）。具体来看，邻近首府南宁的4 个县（区），其规模效率更接近最优状态；边境6 县除凭祥市外规模效率紧随其后；德保县规模效率处于较高状态，但仍有较大提升空间；凭祥市规模效率最低，仅为8.0%，且凭祥市自2014年开展旅游精准扶贫以来，其技术效率持续有效，但规模效率始终处于较低水平。表明桂西南地区旅游精准扶贫规模效率普遍处于较高水准，凭祥市虽然通过发展旅游业能够有效带动当地经济发展，但凭祥市旅游扶贫开展规模较小，致使旅游产业未能在凭祥市显著发挥脱贫作用。

（三）桂西南地区旅游精准扶贫投入指标优化分析

DEA 模型优化主要研究区域内实现DEA 有效的投入目标值。该值可以反映各DMU 投入、产出冗余量及优化方向。本文在保持产出量不变的前提下，计算桂西南11 县（市、区）旅游精准扶贫投入冗余量。人均旅游收入和人均接待游客量作为优化分析投入指标，分别用S1-0和S2-0表示（结果如表4所示）。

2016年，凭祥市、天等县、江州区、扶绥县、德保县5 县（市、区）的S-0值之和均为0，而大新县、龙州县、宁明县、上思县、靖西市、那坡县的6 县（市）S-0值之和均不为0，说明桂西南地区旅游要素投入冗余现象较为显著。具体来看，（1）桂西南地区旅游扶贫精准识别准确度仍有待提高。2016年，大新县、龙州县、宁明县、上思县、靖西市、那坡县的人均旅游收入须相应减少 0.821 万元、1.431 万元、0.208 万元、0.220 万元、0.638 万元、0.045 万元才能使旅游精准扶贫效率更优。（2）桂西南地区旅游资源承载力匹配有待进一步提高。2016年，大新县、龙州县、宁明县、上思县、靖西市、那坡县的人均游客接待量须相应减少11.749、9.651、1.640、3.412、6.046、0.380 才能使旅游精准扶贫效率更优。

表4 2016年桂西南地区旅游精准扶贫投入指标的优化目标值

四、结论及政策建议

本文通过西南边境桂西南地区11 县（市、区）相关统计数据，采用DEA 模型和曼奎斯特指数测算桂西南地区旅游精准扶贫效率及其变化。研究结果如下：第一，桂西南地区旅游精准扶贫效率地区差异较大。根据BCC 模型分析结果可知，桂西南11 县（市、区）旅游精准扶贫综合效率年均增幅达到18.5%，发展势头较好。其中天等县和江州区规模报酬不变，处于技术前沿面；龙州县、上思县、靖西市、那坡县规模报酬递减；其余5 县（市）的规模报酬均递增。表明桂西南地区当前旅游扶贫需亟须提高精准度。第二，桂西南地区旅游精准扶贫综合效率波动主要受到技术效率影响。2016年桂西南地区旅游精准扶贫技术效率平均水平和规模效率平均水平分别达到71.9%和87.6%，表明桂西南地区旅游精准扶贫技术效率和规模效率均较高。此外，根据相关性分析结果，综合效率与技术效率的相关系数为0.647（sig＝0.031），表明技术效率是桂西南地区旅游精准扶贫综合效率产生波动的主要影响因素。第三，桂西南地区旅游收入对于贫困人口收入提高的拉动力较弱。DEA 分析结果显示，大新县、龙州县、宁明县、上思县、靖西市、那坡县6 县（市）的人均旅游收入须减少才能使旅游精准扶贫效率更优，表明人均旅游收入的提高未能有效带动地方贫困人口收入的提高，旅游扶贫精准识别存在偏差。第四，桂西南地区旅游资源承载力匹配有待进一步提高。除了人均旅游收入，大新县、龙州县、宁明县、上思县、靖西市、那坡县6 县（市）的人均游客接待量也须减少才能使旅游精准扶贫效率更优。结果表明，随着旅游精准扶贫的深入发展，桂西南地区内部分旅游景区出现承载力超载等相关问题，尤其是交通、住宿、饮食等旅游设施难以负担假日旅游市场“井喷式”旅游需求。

为促进西南边境地区旅游精准扶贫工作提质增效，本文提出以下政策建议：

第一，扩大旅游资本投入渠道，加大旅游开发力度。针对旅游精准扶贫规模报酬变化趋势，结合该地区旅游精准扶贫发展现状，坚持政府主导，扩大渠道吸引、筹集、整合旅游开发资本。应加大政府对旅游扶贫开发的直接投入，安排专项资金服务旅游扶贫工程建设，改善贫困地区落后面貌；科学决策制定各种优惠政策，吸引社会资本参与旅游扶贫开发，因地制宜加大旅游开发力度，借助市场手段盘活桂西南地区经济发展环境，并积极发挥政府对旅游市场的引导作用，努力构建桂西南地区政府、市场、社会“三位一体”大扶贫格局。

第二，把握旅游扶贫区域差异特点，提高旅游扶贫精准度。建立区域旅游精准扶贫识别机制，切实做到“扶真贫、真扶贫”，根据区域旅游扶贫开发条件、贫困人口个人条件，精准识别符合条件开展旅游扶贫的贫困人口，并通过科学规划为其精准匹配旅游扶贫措施；提高贫困人口旅游扶贫参与能力，提高旅游扶贫精准度，积极开展贫困人口素质能力提升工程，通过邀请专家进村开展知识讲座或选拔部分贫困人口代表外出考察学习，针对贫困人口进行旅游经营、旅游服务等方面的培训，提升知识储备，强化实践能力，实现造血式扶贫。

第三，推进旅游产业供给侧改革，打造边境特色旅游片区。当前桂西南地区旅游产业正处于转型发展阶段，创新升级旅游路线、旅游产品，推进当地旅游产业供给侧改革，是加快桂西南地区经济发展及旅游精准扶贫工作开展的关键路径。应充分发挥桂西南地区资源和地缘优势，加强与越南的旅游合作，积极推动桂西南边关风情乡村旅游片区建设，打造特色鲜明的边境旅游产品，提高桂西南地区旅游吸引力；带动边民参与边境旅游发展，推广“政府＋边民＋企业＋市场”合作扶贫模式，让贫困农户在旅游精准扶贫中充分获益。

第四，发挥政府主导作用，推进边境地区城镇化建设。长期以来，桂西南地区由于经济社会发展滞后，基础设施建设进程缓慢，严重制约当地旅游发展。应积极响应兴边富民行动，积极推动强基固边工程，完善基础设施和公共服务；对旅游资源富集的贫困区优先开展基础设施建设，优先解决交通通达问题；针对民族特色突出、地域优势明显的村镇，积极推动边境地区少数民族特色村镇工程建设。